Alexey Skrynnik
МФТИ
- Reinforcement Learning in Robotics
- Robotic Path Planning Algorithms
- Artificial Intelligence in Games
- Autonomous Vehicle Technology and Safety
- Optimization and Search Problems
Чем занимается
Ключевые темы по публикациям: Reinforcement Learning in Robotics; Robotic Path Planning Algorithms; Artificial Intelligence in Games; Autonomous Vehicle Technology and Safety; Optimization and Search Problems.
Последние работы
Все 15 в OpenAlexHybrid Policy Learning for Multi-Agent Pathfinding2021 · аннотациясвернуть
In this work we study the behavior of groups of autonomous vehicles, which are the part of the Internet of Vehicles systems. One of the challenging modes of operation of such systems is the case when the observability…
- Forgetful experience replay in hierarchical reinforcement learning from expert demonstrations2021
Planning and Learning in Multi-Agent Path Finding2022 · аннотациясвернуть
Abstract Multi-agent path finding arises, on the one hand, in numerous applied areas. A classical example is automated warehouses with a large number of mobile goods-sorting robots operating simultaneously. On the other…
Pathfinding in stochastic environments: learning vs planning2022 · аннотациясвернуть
Among the main challenges associated with navigating a mobile robot in complex environments are partial observability and stochasticity. This work proposes a stochastic formulation of the pathfinding problem, assuming…
- MAPF-GPT: Imitation Learning for Multi-Agent Pathfinding at Scale2025
- IDAT: A Multi-Modal Dataset and Toolkit for Building and Evaluating Interactive Task-Solving Agents2025
- CoRL-MPPI: Enhancing MPPI With Learnable Behaviours For Efficient And Provably-Safe Multi-Robot Collision Avoidance2025
- MAPF-GPT: Imitation Learning for Multi-Agent Pathfinding at Scale2024
Наукометрия
Написать научруку
Email не найден в открытых источниках — поищи на странице вуза или в последних статьях.
Шаблон письма
Здравствуйте, Alexey Skrynnik! Я студент(ка) [курс, факультет, вуз]. Мне интересна тема [опишите интересы своими словами]. Прочитал(а) вашу работу «Hybrid Policy Learning for Multi-Agent Pathfinding» (2021) — она близка к тому, чем я хочу заниматься. Хочу обсудить возможность выполнить научную работу под вашим руководством. Буду благодарен(на) за ответ — готов(а) рассказать о себе подробнее и прислать резюме. С уважением, [Имя Фамилия]
На этапе теста письмо отправляешь сам из своей почты. Отправка из сервиса и статусы заявок — скоро.